基于层次分析法与信息熵的高职教师信息素质评价模型构建研究

刘珊珊，李 根，黄英就

（1.广州华南商贸职业技术学院，广东广州 510650；2.广东工商职业大学，广东肇庆 526000）

在高职院校的诸多工作内容中，其重要工作之一，就是高职教师信息素质评价，该工作处于长时间的发展阶段。然而，当前的信息素质评价只属于高校管理工作的范畴，大部分评价方式方法的主观性过于突出，并且缺乏一定的科学性与合理性。许多高职院校缩减了评价工作内容，运用的是单一化的评价指标，因此，应当高度重视高职教师信息素质评价模型建构，确保相关工作的高效开展。

1 高职教师信息素质评价重要性

1.1 提升教师信息技术水平

随着社会和经济突飞猛进的发展与进步，信息技术更是日新月异，信息技术普遍应用于各行各业中，在各个领域中具有至关重要的作用。对于我国教育事业事业而言，其必然的发展趋势就是全面开展高职教师信息素质评价工作。通过高职教师信息素质评价工作的开展，能够帮助广大高职教师充分意识到信息技术的重要作用，并不断开展有关的学习工作，对越来越多先进的信息技术进行掌握，并将其主动运用到具体的教学工作中去，这样能够实现教师信息技术水平的提升，有助于教师个人的发展与进步。

1.2 推动学生综合能力发展

通过高职教师信息素质评价工作的开展，能够促使越来越多的教师高度重视信息技术，并不断对自身的信息技术与能力进行提升。利用高职教师信息素质的提升，能够将自身所掌握的信息技术，充分利用至教学工作中去，这样能够帮助学生掌握科学、先进的信息技术，实现学生自身信息技术与能力水平的提升，这样能够为学生的学习活动，创造良好条件，增强学生有关能力，进而对学生综合能力发展起到良好的促进作用。

1.3 带动教育领域全面提高

在高职院校的教育改革工作中，高职教师发挥着重要作用。通过高职教师综合素质评价工作的开展，不仅仅有助于教师自身与学生能力的发展，还能够促进高职院校教育改革工作的开展，有助于我国教育事业的可持续、稳定发展，进而对教育领域的全面提高起到良好的带动作用，推动我国教育领域创新工作的全面进行。

2 层次分析法与信息熵介绍

2.1 层次分析法

在层次分析法中，其系统就是繁琐复杂的多目标决策问题，分解有关目标成为多个目标或者准则，并在此基础上，分解成多个指标或者准则、约束的若干层次，利用定性指标模糊量化方法，将层次单排序与总排序计算出来，用于开展目标、多方案优化决策工作。其基本原理，就是依据问题的性质与将要实现的总目标，分解问题成为不同的组成因素，参照组成因素间的互为关联影响与隶属关系，根据不同层次聚合因素，促使多层次分析结构模型的生成，并对问题进行归结，促使其最终成为最低层相对于最高层的相对重要权值的确定，亦或是相对优劣次序的排定。关于其计算步骤方面，主要包含：层次结构模型的建构、判断矩阵的建设、检验层次单排序及其一致性与检验层次总排序及其一致性。

2.2 信息熵

信息熵是用于解决对信息的量化度量问题的计算统计方法，该方法由被誉为“信息论之父”的香农在1948年提出的。香农曾经针对信息做了一句非常精辟的表述：“信息是用来消除不确定的东西”。作为一种信息计算统计方法，信息熵的应用必须要符合以下三个条件：第一，信息量和事件发生的概率有关，事件发生的概率越低，则意味着传递的信息量越大；第二，信息量应该是非负的，必然发生的事件的信息量为零；第三，两个事件的信息量可以相加，并且两个独立的事件的联合信息量应该是其各自信息量的总和。其中，信息量的计算表达式为：

3 基于层次分析法与信息熵的高职教师信息素质评价模型构建

3.1 模糊综合评价的基本步骤

把所有属于评价范围内的指标因素设立成一个指标集，即X=(x1,x2, …xm)在这个表达式中，X代表的是对评价对象的指标集，Y=(y1,y2, …yn)代表的是评价所得出的结果集。本文针对高职教师信息素质评价模型构建所选定的各个评价因素的所占的权重比例，是应用层次分析法和信息熵来明确的。对定量指标的确定是通过隶属度函数来实现模糊化，所收集的样本数据保持在[0,1]的范围之内，然后对所有指标因素进行量化处理，所应用的量化公式为：xi=(1,2,3,4)。最后所得出的结果便是模糊关系矩阵：

在该结果中，rü代表的是某一被评价的第i个指标对yi分类的隶属度，在纳入到矩阵R进行核算后，就能够确定X到Y所具有的模糊性关系结果L，其在指标集X上所具有的权向量的表达式为：A= {a1,a2,…，am}，

按照在核算中所应当遵守的最大隶属度原则，可以得出B中的最大值，这项值便是指标体系的评价等级。

3.2 教师综合评价指标

将教师综合评价指标论域{X1,X2,X3,X4},其中X1代表教学能力，X2代表信息感知能力，X3代表学习能力，X4代表综合素养。该四类评价指标的总分设定为100分。本文以此为案例，来对信息熵和层次分析法的应用进行介绍，每一类指标的具体情况如下：

（1）教学能力

教学能力指的是教师为了完成特定的教学目标任务，在具体教学活动中所具有的特征效果和行为表现。教育能力具体可以分为一般能力和特殊能力。前者指的是教师在日常教学中对有关教学的问题和事物所具有的认知能力。例如，观察了解学生的日常学习情况，分析不同的学生在学习方面的差异化表现，对学生的学习能力进行分析评估等。后者指的是教师在特定的教学活动中所具有的专门能力，例如：对教材的深刻理解与把握，独特教学方法的应用等。一般而言，）教学能力主要包含6个评价指标，即语言表达能力、教学的组织管理能力、完成某一学科领域教学活动所必备的能力、诊断学生学习困难的能力、教学行为的规范和理性以及教学效果，评价满分为30分。

（2）信息感知

教师的信息感知能力指的是教师对接触到的信息以及信息来源渠道的辨识分析能力。该项能力可以为教师顺利从事教学活动，完成教学目标任务提供坚实的信息保证。对信息感知能力的评价一般包含3个指标，即记忆能力、逻辑思维能力以及分析判断能力。评价满分为20分。

（3）学习能力

教师的学习能力指的是在特定的学习活动中，教师所掌握的方法和技巧，教师具备学习能力之后，就能够为其教学活动的开展提供正确的指导，将这些方法和技巧应用到教学实践中来，形成为教学能力的进步与提升打下良好的基础。评价教师的学习能力的指标主要包括6项：学习专注力、学习成就感、自信心、思维灵活度、独立性和反思力。该指标的评价满分为20分。

（4）综合素养

教师的综合素养指的是教师在完成教学任务过程中所具备的知识、道德品质、教学方法与技巧等全方位的能力和素质。评价教师综合素养的指标主要包括：身体素质、心理素质、外在素质、文化素质、专业素质等。该指标的评价满分为30分。

3.3 模型应用

（1）确定评价指标的权重

①信息熵确定指标权重

信息熵所代表的是整个系统所具备的无序程度的衡量标准，对其应当理解定位成信息量的概念加权统计平均值，即

在该公式中，Pi代表的是事件发生的概率，H是Pi的函数，作为对事件发生的平均且不确定性的特点来进行理解。

对于计算信息熵的方法和步骤具体是：第一，将参与评估的对象设定为n个，每个评估对象包含有n个指标因素，那么所列出的矩阵式为：

M= (mij)n*m，i = 1,2,…n；j= 1 ,2,…m，第二，计算出某个对象以及它所对应的指标的比值：

第三，对所有评估指标因素的熵进行确定：

第四，对每个因素指标占据的权重进行计算，第i个指标的权重为：

在该计算式中，m代表的是标数，按照此方法类推，可以计算出其他指标分别所占的权重，这样便确定了所有评估指标所占权重的相关数据结果：

②层次分析法确定权重

层次分析法是将定性分析与定量分析进行融合应用的信息数据计算分析方法，该方法具有全面性、层次性和可靠性的优点，在将第i个元素和第j个元素分别对特定的因素具有的重要价值进行分析时，对于建立的数量化的相对权重用aij来进行表达。如果将参与比较分析的元素数量设定为n，则建立成对比较矩阵，在对比较矩形中所进行的aij的取值以9分位的比例尺度来进行计数，则可以表明各尺度的倒数的含义与它们的含义相反。

（2）权重的综合分析与确定

（3）具体案例的应用

①数据采用和处理

②确定权重

③评论结果

依照最大隶属原则，可以确定：第一位教师的评价结果为“良好”，按照同样的计算分析步骤，可以分别得出其他几位教师的评价等级。需要注意的是，运用信息熵和层次分析法对权重进行计算的结果存在明显的差异，这是由于层次分析法所具有的主观性强的特点所决定的，因此想要得出最终的综合评价结果，必须要得出客观评价结果。而信息熵方法所具有的客观性强的优点有效弥补了层次分析法的不足，实现了两者的互补，从而为所得结果的准确性和可靠性提供了有力保证。

4 结束语

高职院校负责为社会输送合格的技术技能型人才，在高职院校的教育教学工作中，高职教师发挥着至关重要的作用，通过层次分析法与信息熵的高职教师信息素质评价模型构建研究工作的开展，有助于实现高职教师信息素质的提升，提高学生课堂学习的积极性与主动性，进而增强课堂教学效率，帮助学生对更多的知识与技能进行掌握，为其未来的工作与学习奠定坚实基础，加快推动我国教育事业的可持续、和谐发展。